你是否考虑分析和可视化地理数据？ 为什么不尝试 Elastic Stack？ 也就是所谓的  ELK（Elasticsearch + Logstash + Kibana）或Elatic Stack 不仅是NoSQL数据库。 它是一个整体系统，可以实时存储，搜索，分析和可视化来自任何来源的数据。 在这种情况下，我们将使用有关华沙公共交通位置的开放数据。

在今天的文章中，我将介绍如何使用 Elastic Stack 和 Kafka 来监控公共交通的车辆。我们将使用 Docker 来部署所有需要的组件。下面是整个系统的框架图：

整个应用的框架如上：

• 汽车或公交的数据上传到一个数据平台。它提供 REST API 接口来被调用。
• Python 应用定时从 data portal 进行抓取数据，并同时发送到 Kafka
• Kafaka 的数据发送到 Logstash 进行加工，并导入到 Elasticsearch 中
• 在 Kibana 中对数据进行呈现，展示

安装

Python

我们有一个应用是用 python 语言写的。你需要安装 python3 来运行该应用。

API key

为了测试这个应用，我们必须得到相应的华沙公共交通信息的 API key。我们可以在地址 https://api.um.warszawa.pl/# 进行申请。由于是我们不懂的文字，需要翻译中文才可以了：

点击上面的 “登录” 链接，并进行脑力测试：

最终得到如上所示的 API key：86882ed9-4533-4630-b03b-47b3d68ae5e5。这个 key 将在一下的 python 应用中使用。

Elastic Stack 及  Kafka

你需要安装 Docker 来实现 Elastic Stack 及 Kafka 的安装。

本展示的所有的源码可以在地址 https://github.com/liu-xiao-guo/wiadro-danych-kafka-to-es-ztm 进行下载。

docker-compose 包含 Elasticsearch，Kibana，Zookeeper，Kafka，Logstash 和应用程序 Kafka Streams （由于一些原因，在本展示中将不被采用）。

docker-compose.yml

version: '3.3'
services:
    elasticsearch:
        image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.7.0
        restart: unless-stopped
        environment:
        - discovery.type=single-node
        - bootstrap.memory_lock=true
        - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
        ulimits:
            memlock:
                soft: -1
                hard: -1
        volumes:
        - esdata:/usr/share/elasticsearch/data
        ports:
        - 9200:9200

    kibana:
        image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.7.0
        restart: unless-stopped
        depends_on:
            - elasticsearch
        ports:
            - 5601:5601
        volumes:
            - kibanadata:/usr/share/kibana/data

    zookeeper:
        image: 'bitnami/zookeeper:3'
        ports:
            - '2181:2181'
        volumes:
            - 'zookeeper_data:/bitnami'
        environment:
            - ALLOW_ANONYMOUS_LOGIN=yes
            
    kafka:
        image: 'bitnami/kafka:2'
        ports:
            - '9092:9092'
            - '29092:29092'
        volumes:
            - 'kafka_data:/bitnami'
        environment:
            - KAFKA_CFG_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181
            - ALLOW_PLAINTEXT_LISTENER=yes
            - KAFKA_CFG_LISTENERS=PLAINTEXT://:9092,PLAINTEXT_HOST://:29092
            - KAFKA_CFG_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP=PLAINTEXT:PLAINTEXT,PLAINTEXT_HOST:PLAINTEXT
            - KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://kafka:9092,PLAINTEXT_HOST://localhost:29092
        depends_on:
            - zookeeper

    ztm_kafka_streams:
        image: "maciejszymczyk/ztm_stream:1.0"
        environment:
          - APPLICATION_ID_CONFIG=awesome_overrided_ztm_stream_app_id
          - BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG=kafka:9092
        depends_on:
          - kafka

    logstash:
        image: docker.elastic.co/logstash/logstash:7.7.0
        volumes:
            - "./pipeline:/usr/share/logstash/pipeline"
        environment:
            LS_JAVA_OPTS: "-Xmx256m -Xms256m"
        depends_on:
            - elasticsearch
            - kafka
  
volumes:
    esdata:
        driver: local
    kibanadata:
        driver: local
    zookeeper_data:
        driver: local
    kafka_data:
        driver: local

我们在自己电脑的 console 中打入如下的命令：

docker-compose up

我们可以看到如下的画面：

从上面我们可以看出来 Logstash 已经被成功地启动。

我们在浏览器的地址栏中输入地址 http://localhost:5601

我们可以看到 Kibana 已经成功启动，这也意味着 Elasticsearch 被成功地运行起来了。

配置及运行

Logstash

我们使用如下的 pipeline 来实现对数据的处理：

pipeline/kafka_to_es.conf

input {
   kafka {
        topics => "ztm-input"
        bootstrap_servers => "kafka:9092"
        codec => "json"
   }
}

filter {
    mutate {
        convert => {"Lat" => "float"}
        convert => {"Lon" => "float"}

        add_field => ["location", "%{Lat},%{Lon}"]
        remove_field => ["Lat", "Lon"]
    }
}
output {
    stdout {
        codec => rubydebug
    }

    elasticsearch {
        hosts => ["elasticsearch:9200"]
        index => "ztm"
   }
}

它从 Kafaka 的 "ztm-input" topic 获取数据，并把相应的 Lat 及 Lon 字段合并成为一个 location 字段。在 output 的部分，我们把数据导入到 Elasticsearch 之中。

Elasticsearch

我们使用了索引生命周期管理机制， 而不是将记录放入诸如ztm-2020.05.24之类的索引中。 它使你可以自动执行索引的寿命。 它会自动进行汇总，并根据你配置策略的方式更改索引属性（热-热-冷架构）。 假设我希望在索引达到1GB或30天过去后进行 rollover，我们在 Kibana 中执行如下的命令：

PUT _ilm/policy/ztm_policy
{
  "policy": {
    "phases": {
      "hot":{
        "actions": {
          "rollover": {
            "max_size": "1gb",
            "max_age": "30d"
          }
        }
      }
    }
  }
}

你还需要一个模板，该模板具有 ztm_policy 将连接到的适当 mapping。 如果没有 mapping，Elasticsearch 将不会猜测到 location 字段为 geo_point 的数据类型，并且时间字段将是纯文本。

PUT _template/ztm_template
{
  "index_patterns": ["ztm-*"],
  "settings": {
    "number_of_shards": 1,
    "number_of_replicas": 0,
    "index.lifecycle.name":"ztm_policy",
    "index.lifecycle.rollover_alias": "ztm"
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "@timestamp": {
        "type": "date"
      },
      "@version": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword",
            "ignore_above": 256
          }
        }
      },
      "bearing": {
        "type": "float"
      },
      "brigade": {
        "type": "keyword"
      },
      "distance": {
        "type": "float"
      },
      "lines": {
        "type": "keyword"
      },
      "location": {
        "type": "geo_point"
      },
      "speed": {
        "type": "float"
      },
      "time": {
        "type": "date",
        "format":"MMM dd, yyyy K:mm:ss a"
      },
      "vehicleNumber": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}

现在该使用适当的别名创建第一个索引了。

PUT ztm-000001
{
  "aliases": {
    "ztm": {
      "is_write_index":true
    }
  }
}

我们在 Kibana 中运行上面的三个命令。

Python 脚本

首先，我们必须获得所需要的 API key。这个在上面我们已经讲述了。

ztm.py

import requests 
import json
import time
from kafka import KafkaProducer

token = '86882ed9-4533-4630-b03b-47b3d68ae5e5'
url = 'https://api.um.warszawa.pl/api/action/busestrams_get/'
resource_id = 'f2e5503e927d-4ad3-9500-4ab9e55deb59'
sleep_time = 15

bus_params = {
    'apikey':token,
    'type':1,
    'resource_id': resource_id
    }
tram_params = {
    'apikey':token,
    'type':2,
    'resource_id': resource_id
    }

while True:
    try:
        r = requests.get(url = url, params = bus_params)
        data = r.json() 
        producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=['localhost:29092'],
                                value_serializer=lambda x: json.dumps(x).encode('utf-8'),
                                key_serializer=lambda x: x
                                )

        print('Sending records...')
        for record in data['result']:
            print(record)
            future = producer.send('ztm-input', value=record, key=record["VehicleNumber"].encode('utf-8'))
            result = future.get(timeout=60)
    except:
        print("¯_(ツ)_/¯")
    time.sleep(sleep_time)

上面的代码其实是蛮简单的。它定时从 API portal 获取公交系统的位置信息，并转发到 Kafka。

我们使用如下的命令来运行上面的应用：

python3 ztm.py

这个时候，我们可以在屏幕上看到所获得很多的关于公交系统车辆的信息。

我们可以转到运行 docker-compopse up 命令的那个 console，我们可以看到如下的信息：

它表明我们的 Logstash 是在正常工作。

在 Kibana 中展示

打开 Kibana，并使用如下的命令：

GET _cat/indices

 从上面，我们可以看到一个叫做 ztm-000001 的索引，并且它里面含有已经收集上来的车辆信息。

为了分析这个索引，我们必须创建一个 index pattern:

点击 Create index pattern:

点击 Next step：

点击上面的 Create index pattern 按钮。这样就完成了创建 index pattern。

为了对数据可视化，我们点击 Visualization:

点击上面的 Create new visualization：

点击 Maps：

点击 Add layer:

点击 Documents:

点击 Add layer:

向下滚动：

点击上面的 Save & close 按钮：

在上面，我们配置每隔2秒自动获取数据。点击 Apply 按钮。

我们聚焦华沙地区：

这样在地图上，我们可以清楚地看到每个车辆的运行情况。

我们甚至可以针对一个 Brigade 进行搜索：

参考：

【1】https://medium.com/@zorteran/how-to-visualize-public-transport-using-kibana-elasticserach-logstash-elastic-stack-and-kafka-eabc6975255a

最后

以上就是淡淡微笑为你收集整理的Observability：如何在 Docker 之上使用 Elastic Stack 和 Kafka 可视化公共交通安装配置及运行在 Kibana 中展示的全部内容，希望文章能够帮你解决Observability：如何在 Docker 之上使用 Elastic Stack 和 Kafka 可视化公共交通安装配置及运行在 Kibana 中展示所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。